1. 인공지능의 개요와 역사 2강. 인공지능의 역사
학습내용
- 인공지능 연구의 흐름 - 인공지능의 시작과 발전
학습목표
- 인공지능 연구의 3가지 계열을 서로 비교할 수 있다.
- 인공지능이 시작되어 발전해 온 역사적 단계들을 설명할 수 있다.
1. 인공지능의 큰 흐름
1) 인공지능 연구의 3가지 계열
2) 기호주의(규칙 기반)인공지능
3) 기호주의(규칙 기반)인공지능
- 신경망으로 작동하는 정신 또는 행동 현상을 모델링하는 인지과학 분야의 접근 방식
- 기호주의만으로는 지능을 충분히 설명할 수 없음
→ 지능이 두뇌를 이루고 있는 신경들 사이의 연결에서 시작한다는 가정 - 신경망 자체를 모델링하고 이를 통해 인공지능을 구현하려는 시도
- 고양이 개체를 하나의 기호로 생각하는 것이 아닌 다른 모든 정보와 연결되어 있다고 보고 고양이를 떠올렸을 때 고양이에 대한 연관정보가 활성화
→ ex) 오늘 아침에 본 고양이, 키우던 고양이, 고양이의 종류 등
4) 규칙기반 인공지능과 신경망 기반 인공지능
- 서로 강력한 라이벌 의식으로 인공지능의 구현을 위해 경쟁 - 1950년대 초기 규칙 기반 인공지능 우세
- 1980년대 이후 신경망 기반 인공지능 우세
- 인공지능을 구현하고 접근하는 방법이 다른 규칙 기반 인공지능과 신경망 기반 인공지능을 적절히 결합함으로써 상승적 효과를 누리는 경우가 있음
2. 인공지능의 시작과 발전
1) 인공지능은 최근의 기술인가 오래된 것인가?
가. 최근 인공지능에 대해 관심 증가
- 딥러닝을 통한 영상인식 기술 등의 비약적인 발전 - 알파고를 통한 지식의 학습에 대한 매스컴 보도 나. 최근 등장한 신기술로 오해
- 1950년대 후반부터 꾸준히 발전되어온 오래된 기술
2) 한 눈에 보는 인공지능 역사
3) 인공지능 준비기(1943년 ~ 1956년)
- 인공의 뉴런을 AND, OR, NOT 명제로 연결하면 인간의 두뇌에 작동하는 간단 한 기능을 흉내 낼 수 있다는 것이 입증(워렌 맥컬럭, 월터피츠, 1943년) - 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를 통해 기계의 지능을 판별
하는 튜링 테스트(Turing test) 제안(앨런 튜링, 1950년)
4) 인공지능의 요람기(1956년 ~ 1974년)
- 다트머스 대학에서 수학자, 생물학자, 심리학자 등 10명의 과학자가 모인 하계 워크숍(1956년) → 인공지능 용어 탄생(존 매카시 제안, 1956년)
- ‘마크1 퍼셉트론’ 신경망 모델 탄생(로젠블럿, 1957년)
- 최초의 인공지능 프로그래밍 언어 Lisp 개발(존 매카시, 1962년) - ‘퍼셉트론즈’ 출판(민스키, 페퍼트, 1969년)
→ 퍼셉트론 모델의 결정적인 문제점 발견으로 인한 신경망 연구 침체기 시작
6) 인공지능의 발전기(1980년 ~ 1987년) - 신경망(Neural network)의 부활
→ 단층 퍼셉트론의 제한점을 극복한 다층 퍼셉트론 등장 - 패턴인식을 위한 신경망 연구 점화
→ 역전파 알고리즘 고안(러멜하트, PDP그룹, 1980년대 중반)
7) 인공지능의 두 번째 겨울기(1987년 ~ 1993년)
- 다층 신경망의 제한적 성능과 컴퓨터 성능으로 인한 정체 - 300개 이상의 상업용 인공지능 관련 회사 몰락
- 인공지능이 새로운 물결이 아니라는 주장 등장
8) 인공지능의 안정기(1993년 ~ 2011년)
- 체스 전용 슈퍼컴퓨터 딥 블루 등장(IBM, 1997년)
- 새로운 딥러닝 기반의 학습 알고리즘 RBM 제안(제프리 힐튼, 2004년) - 슈퍼컴퓨터 왓슨이 자연어로 진행된 미국 퀴즈쇼에서 승리(IBM, 2011년)
9) 인공지능의 부흥기(2011년 ~ 현재)
- 심층신경망(DNN)을 구현하여 고양이 영상인식 성공(앤드류 응, 구글, 2012년) - 딥러닝 기술을 적용한 딥페이스 얼굴인식 알고리즘 개발(페이스북, 2014년) - 인공지능 바둑 프로그램 알파고(Alphago)의 등장(구글, 2016년)
10) 딥러닝 탄생
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1. 2011년 미국의 유명한 퀴즈쇼에서 역대 인간 우승자들과의 대결에서 승리를 차지한 컴퓨 터 시스템은 ‘딥 블루’이다.
- 정답 : ˟
해설 : 딥 블루는 체스 전용 슈퍼컴퓨터이며 퀴즈쇼에서 승리를 차지한 컴퓨터는 왓슨 2. 그래픽 카드의 핵심 칩으로 인공지능 프로그램에서 그래픽 정보 등을 빠르게 처
리하는 것은?
① CPU(Central Processing Unit)
② HDD(Hard Disk Drive)
③ GPU(Graphic Processing Unit)
④ RAM(Random Access Memory) - 정답 : ③번
해설 : GPU는 딥러닝에서의 복잡한 행렬 연산 시간을 병렬 처리 방식을 통해 빠르게 처리 학습정리
1. 인공지능의 큰 흐름
- 기호주의 인공지능 : 컴퓨터 작동방식에 맞게 논리와 기호로 세계를 구현 - 연결주의 인공지능 : 신경망으로 작동하는 정신 또는 행동현상을 모델링 2. 인공지능의 시작과 발전
- 인공지능은 1950년대부터 꾸준히 발전해 온 오래된 기술 - 다트머스 회의에서부터 불리기 시작한 ‘인공지능’
- 자연어로 진행된 미국의 TV퀴즈쇼에서 인간 우승자들과의 대결에서 우승한 ‘왓슨’
- 인간과의 바둑 대결에서 승리한 ‘알파고’
